Auto-Quant

Auto-Quant 是一个基于 LLM 的自主量化研究循环项目，旨在探索将 Karpathy 的自动研究模式应用于 FreqTrade 策略。该项目利用 LLM 代理修改策略、运行回测并根据结果迭代优化，适用于对 BTC, ETH, SOL, BNB, AVAX 这五种加密货币在 1 小时、4 小时和 1 天时间框架下的策略进行研究。其核心功能包括通过 `program.md` 指导 LLM 执行研究循环，并生成可解释的结果文件 `results.tsv`。适合于希望验证自动研究模式是否适用于量化交易策略开发的研究者或开发者使用，但不推荐用于实际资本交易。